光滑 MDPs 中的无悔强化学习

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本论文提出了一种新的结构性假设,即$u-$平滑性,用于解决强化学习中的无后悔保证挑战。作者提出了两种算法,extsc {Legendre-Eleanor}和extsc {Legendre-LSVI},用于在$u-$平滑 MDPs中最小化后悔。结果表明这些算法达到了最佳保证。

原文中文,约500字,阅读约需2分钟。
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